Vai al contenuto
 
Società Internazionale di Parkinson e Disturbi del Movimento

        VOLUME 29, NUMERO 4 • DICEMBRE 2025. 

Intelligenza artificiale e cura del paziente: il segreto sta nella cura del paziente 

“Il segreto della cura del paziente sta nel prendersi cura del paziente” – Dott. Peabody 

Per chi non si occupa direttamente dei pazienti, il campo della radiologia sembra maturo per la sostituzione umana con l'intelligenza artificiale. Dopotutto, la ripetizione, il riconoscimento di schemi e una diagnostica apparentemente oggettiva, standard di riferimento, definiscono il campo. Alla conferenza "Machine Learning and Market for Intelligence" del 2016 a Toronto, il rinomato informatico e vincitore del premio Turing Geoffrey Hinton, PhD, ha notoriamente dichiarato che un radiologo è come "il coyote" che non si è reso conto che "non c'è terra sotto di lui" e che "dovremmo smettere di formare radiologi ora, è del tutto ovvio...", scatenando le risate del pubblico.1 Quasi un decennio dopo, la domanda di radiologi supera di gran lunga l'offerta. La radiologia è una delle specializzazioni più remunerative negli Stati Uniti, con un numero record di posti di specializzazione offerti nel 2025. Questo, nonostante quasi l'80% di tutti i dispositivi medici basati sull'intelligenza artificiale approvati dalla FDA siano classificati come radiologia.2, 3 L'accuratezza di un test in laboratorio sarà sempre un parametro insufficiente per un'assistenza intelligente ed empatica al paziente. Con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, è probabile che il ruolo del radiologo si trasformi in quello di uno "specialista dell'informazione", in grado di integrare e interpretare informazioni complesse provenienti da diversi marcatori clinici e di imaging per migliorare l'accuratezza diagnostica e guidare il trattamento.4 L'esempio della radiologia serve da lezione al resto della medicina e a coloro che cercano di migliorarla. 

Si è verificato un cambiamento discreto ma netto nel dibattito sul ruolo dell'IA in medicina. Le congetture sulla sostituzione dell'IA con i medici sono state sostituite da un dibattito sui miglioramenti basati sui sistemi per migliorare l'assistenza ai pazienti. In altre parole, affrontare gli ostacoli che impediscono ai medici di essere mediciNel 2025, l'esperienza e il rapporto medico-paziente, nonché la conseguente qualità dell'assistenza, saranno compromessi da oneri amministrativi, tra cui moduli privi di anima, problemi tecnici (morte per 1,000 clic), requisiti di documentazione, supporto clinico inadeguato con telefonate e messaggi e necessità di autorizzazione assicurativa per test e terapie approvati.5 L'uso dell'intelligenza artificiale è oggetto di studio in questi scenari. La tecnologia di ambient scribing è in grado di trascrivere le conversazioni medico-paziente in clinica, consentendo ai medici di concentrarsi sui pazienti e sulle loro esigenze, senza preoccuparsi di una documentazione simultanea. Consentendo una conversazione ininterrotta tra medico e paziente, è probabile che migliorino il valore diagnostico e terapeutico della visita.6 È stato dimostrato che questi scribi migliorano il burnout correlato.7 Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale può aiutare con la documentazione dei pazienti ricoverati8, miglioramento dell'allocazione delle risorse mediante la segnalazione di misure di qualità in una frazione del tempo e dei costi9, assistenti virtuali per promemoria di farmaci e appuntamenti, e per contrastare i dinieghi non etici delle compagnie assicurative con lettere di necessità medica.10 L'utilizzo efficace di modelli di intelligenza artificiale appropriati può essere implementato con un miglioramento dell'efficienza dei costi a livello aziendale.11 Come tale, L'intelligenza artificiale può aiutare a mettere il paziente al centro della sua cura.  

Dobbiamo tenere a mente alcuni principi. L'innovazione e la sua integrazione nel flusso di lavoro quotidiano attraverso le politiche devono essere accompagnate da responsabilità. Inoltre, è di fondamentale importanza non lasciare che l'IA sia causa di "iposkilia" durante la formazione e la pratica clinica. L'IA è uno strumento in evoluzione che purtroppo ha sofferto di un'eccessiva pubblicità, in gran parte da parte di coloro che non hanno il privilegio di assistere i pazienti. Questo deve essere corretto. Allo stesso tempo, rappresenta un'industria da mille miliardi di dollari con un notevole slancio.12 Se utilizzata in modo responsabile e con scetticismo, l'intelligenza artificiale può rivelarsi utile per accedere a dati noti. È fondamentale che medici e pazienti svolgano un ruolo significativo nell'ulteriore sviluppo e valutazione dell'intelligenza artificiale per orientare una buona assistenza clinica.13  

Leggi la carta

 

Referenze 

  1. Geoff Hinton: sulla radiologia. YouTube: Laboratorio di distruzione creativa. https://youtu.be/2HMPRXstSvQ?si=U0Pse9TV2JAg9h1q. 
  2. Mousa D. L'intelligenza artificiale non sostituirà i radiologi. https://www.understandingai.org/p/ai-isnt-replacing-radiologists?utm_campaign=post&utm_medium=web. 2025 1 ottobre 2025. 
  3. Amministrazione UFD. Dispositivi medici basati sull'intelligenza artificiale. 2025 [20 ottobre 2025]; Disponibile da: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices. 
  4. Jha S, Topol EJ. Adattarsi all'intelligenza artificiale: radiologi e patologi come specialisti dell'informazione. Jama. 13 dicembre 2016;316(22):2353-4. 
  5. Mahajan A, Lees AJ. "La macchina ti vedrà ora": la prospettiva di un clinico sull'intelligenza artificiale nell'assistenza clinica. Mov Disord Clin Pract. Maggio 2025;12(5):588-91. 
  6. Stokel-Walker C. Gli strumenti "ambient scribe" per ascoltare e riassumere le consultazioni medico-paziente. BMJ. 2025;389:r663. 
  7. Olson KD, Meeker D, Troup M, et al. Utilizzo di scribi con intelligenza artificiale ambientale per ridurre l'onere amministrativo e il burnout professionale. JAMA Netw Open. 1 ottobre 2025;8(10):e2534976. 
  8. Williams CYK, Subramanian CR, Ali SS et al. Riepiloghi delle dimissioni ospedaliere generati da modelli linguistici di grandi dimensioni e da modelli di linguaggio medico. JAMA Intern Med. 1 luglio 2025;185(7):818-25. 
  9. Boussina A, Krishnamoorthy R, Quintero K, et al. Modelli linguistici di grandi dimensioni per una rendicontazione più efficiente delle misure di qualità ospedaliera. Nejm ai. 24 ottobre 2024;1(11). 
  10. Deik A. Potenziali benefici e pericoli dell'integrazione di ChatGPT nella clinica dei disturbi del movimento. J Mov Disord. Maggio 2023;16(2):158-62. 
  11. Klang E, Apakama D, Abbott EE, et al. Una strategia per l'uso conveniente di un modello linguistico su larga scala a livello di sistema sanitario. NPJ Digit Med. 18 novembre 2024;7(1):320. 
  12. Angus DC, Khera R, Lieu T et al. Intelligenza artificiale, salute e assistenza sanitaria oggi e domani: il rapporto del vertice JAMA sull'intelligenza artificiale. JAMA. 2025. 
  13. The L. Recuperare la cura nell'era dell'intelligenza artificiale. The Lancet. 2025;406(10512):1535. 

 

 

 

 

Leggi di più Andare avanti:

Numero completo    Post Passati